基于OFMD和FSC的滚动轴承复合故障诊断

1

作者 唐贵基 张龙 +2 位作者 薛贵 徐振丽 王晓龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期160-168,共9页

针对滚动轴承的复合故障诊断问题,深入研究了一种基于优化特征模态分解和快速谱相关的复合故障诊断方法。首先,通过理论分析,提出脉冲能量因子指标来实现特征模态分解的参数选择以及最优分量的选取;然后,基于快速谱相关原理设计谱相关... 针对滚动轴承的复合故障诊断问题,深入研究了一种基于优化特征模态分解和快速谱相关的复合故障诊断方法。首先,通过理论分析,提出脉冲能量因子指标来实现特征模态分解的参数选择以及最优分量的选取;然后,基于快速谱相关原理设计谱相关相对强度曲线和改进快速谱相关图,用于确定不同故障调制后对应的最优载波,对最优载波进行包络处理,从而分离轴承的复合故障特征,最终实现复合故障的准确性诊断。通过模拟故障试验和工程案例分析结果表明,该文所提方法相比于经验模态分解能够有效滤除噪声干扰,具有良好的鲁棒性,同时,避免了解卷积方法设定参数的缺陷,且与Autogram方法相比,能够有效分离复合故障特征,避免复合故障特征成分耦合。 展开更多

关键词 滚动轴承 复合故障 特征分离 特征模态分解 快速谱相关

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基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断 被引量：2

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作者 吴振雄 王林军 +2 位作者 邹腾枭 陈梦华 陈保家 《三峡大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第1期92-98,共7页

针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,... 针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,通过增强包络谱的极值点来自适应地划分频谱,以分割的频谱为边界构建小波滤波器组将信号分解为多个IMF分量,利用相关峭度准则筛选出有效的分量进行叠加;其次,用MOMEDA对其进行降噪处理,将降噪后的信号进行快速谱相关分析,得到增强包络谱图;最后,将增强包络谱图中幅值较高的频率与故障频率对比,判定其失效形式,用所提出的方法对实测轴承故障信号进行分析验证.结果表明,所提出的方法能有效降低噪音干扰且增强信号故障冲击特性,在噪声环境下具有较强的故障特征提取能力. 展开更多

关键词 改进经验小波变换 多点最优最小熵解卷积 快速谱相关 峭度 互相关

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基于FSC-MPE与BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量：11

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作者 刘俊锋 董宝营 +1 位作者 俞翔 万海波 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2021年第6期183-190,共8页

[目的]提出一种从强背景噪声、非平稳、非线性的复杂设备滚动轴承早期冲击故障振动信号中有效提取故障特征并进行故障模式识别的方法。[方法]首先,利用快速谱相关(FSC)分析提取原始振动信号的故障特征,并利用多尺度排列熵(MPE)对故障特... [目的]提出一种从强背景噪声、非平稳、非线性的复杂设备滚动轴承早期冲击故障振动信号中有效提取故障特征并进行故障模式识别的方法。[方法]首先,利用快速谱相关(FSC)分析提取原始振动信号的故障特征,并利用多尺度排列熵(MPE)对故障特征进行量化;然后,将故障特征数据输入BP神经网络进行故障诊断模型训练与测试;最后,对变速情况下的滚动轴承故障模拟实验数据和美国凯斯西储大学公开的轴承故障试验数据集进行故障识别研究。[结果]结果显示:所提方法对不同类型的故障具有较高的辨识精度,可达97%以上。[结论]研究验证了基于FSC-MPE与BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法的可行性和优越性,可为滚动轴承健康状态评估提供技术支持。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 快速谱相关 多尺度排列熵 BP神经网络

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基于O-SVD与FSC的滚动轴承微弱故障特征提取研究 被引量：1

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作者 张震 刘保国 +1 位作者 周万春 黄传金 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第6期799-805,共7页

由于滚动轴承的早期微弱故障特征难以被完整地提取出来,为此,提出了一种基于周期优选奇异值分解(O-SVD)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承微弱故障提取算法。首先,通过理论和仿真分析,对存在细节特征丢失问题的传统截断奇异值分解(T-SVD)算... 由于滚动轴承的早期微弱故障特征难以被完整地提取出来,为此,提出了一种基于周期优选奇异值分解(O-SVD)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承微弱故障提取算法。首先,通过理论和仿真分析,对存在细节特征丢失问题的传统截断奇异值分解(T-SVD)算法进行了改进,提出了一种以相关系数作为指标,判断有效奇异值分解子空间的O-SVD算法;然后,将O-SVD作为信号处理的前置处理单元,对滚动轴承的故障信号进行了分解重构,并将处理后的重构信号进行了快速谱相关计算,得到了特征明显且能够较好保存局部细节特征的增强包络谱;最后,基于仿真模型,分析了现有算法的不足,并以故障识别率为指标,阐明了基于O-SVD与FSC的算法在低信噪比工况下的工程适用性。研究结果表明:与对比算法相比,在滚动轴承早期微弱故障、复合故障和综合故障3种工况下,基于O-SVD与FSC的算法均能够较为完整地提取故障信号特征,具有较好的工程适用性。 展开更多

关键词 旋转机械 微弱故障 特征提取 优选奇异值分解 快速谱相关 降噪分离

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基于Fast-SC和EC的滚动轴承故障检测

5

作者 杨新敏 郭瑜 伍星 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期578-583,624,625,共8页

解调分析的关键在于准确找到合适的解调频带,针对此问题,提出一种基于快速谱相关(fast spectral correlation,简称Fast-SC)和包络谱谱峰因子(crest of envelope spectrum,简称EC)的解调频带确定方法,应用于滚动轴承故障检测。首先,对信... 解调分析的关键在于准确找到合适的解调频带,针对此问题,提出一种基于快速谱相关(fast spectral correlation,简称Fast-SC)和包络谱谱峰因子(crest of envelope spectrum,简称EC)的解调频带确定方法,应用于滚动轴承故障检测。首先,对信号进行Fast-SC计算,采用考虑滚动体滑移误差的故障频率区间作集成谱相关切片并将其作为目标谱相关曲线,根据其最大值确定解调频带的中心频率搜索中心;其次,用同时考虑冲击信号强度与周期性的EC进行频带优化选择,自适应获得优化的滤波参数组;最后,根据所得滤波参数组对信号进行带通滤波,并求其包络谱,实现轴承故障特征频率提取。仿真和实验表明,与Autogram解调算法相比,所提方法降噪能力更强,解调频带的选择更优。 展开更多

关键词 解调频带 特征频率 快速谱相关 包络谱谱峰因子 集成谱相关切片

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基于优化VMD-MCKD和谱峭度的滚动轴承复合故障诊断

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作者 王富珂 高丙朋 《机床与液压》 北大核心 2024年第19期196-202,共7页

针对滚动轴承振动信号中复合故障特征难以准确提取而导致故障诊断困难的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)结合快速谱峭度算法的滚动轴承复合故障诊断方法。利用改进麻雀搜索算法(ISSA)优化VMD和MCKD... 针对滚动轴承振动信号中复合故障特征难以准确提取而导致故障诊断困难的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)结合快速谱峭度算法的滚动轴承复合故障诊断方法。利用改进麻雀搜索算法(ISSA)优化VMD和MCKD的参数,使用优化后的VMD对复合故障信号进行分解,并根据峭度准则筛选有效本征模态函数(IMF)进行信号重构,使用优化后的MCKD对重构信号进行解卷积与故障特征增强,并对解卷积信号进行包络谱分析提取故障特征频率。利用快速谱峭度算法对未提取出故障特征频率的解卷积信号进行处理,得到故障信息最丰富的频带参数并进行带通滤波处理。最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率,从而实现故障诊断。仿真及实验结果表明:所提方法能有效分离复合故障并提取出故障特征频率,有效实现了复合故障诊断。 展开更多

关键词 复合故障 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 快速谱峭度 改进麻雀搜索算法

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基于总变差去噪和快速谱相关的滚动轴承故障诊断 被引量：9

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作者 唐贵基 田甜 庞彬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期187-193,227,共8页

特征提取在滚动轴承故障诊断中起着至关重要的作用,然而实测的振动信号本质上是复杂的、非平稳的,同时故障轴承的脉冲特征常常淹没于噪声中。为了有效提取强噪声背景下的滚动轴承故障信息,提出一种基于总变差去噪(Total Variation Denoi... 特征提取在滚动轴承故障诊断中起着至关重要的作用,然而实测的振动信号本质上是复杂的、非平稳的,同时故障轴承的脉冲特征常常淹没于噪声中。为了有效提取强噪声背景下的滚动轴承故障信息,提出一种基于总变差去噪(Total Variation Denoising,TVD)和快速谱相关(Fast Spectral Correlation,Fast-SC)相结合即 TVD-Fast SC 故障特征提取方法;首先,利用总变差去噪方法对振动信号进行消噪,提高信号的信噪比(SNR);然后,对去噪后的信号进行快速谱相关分析,准确地识别出轴承的故障特征频率。仿真和实验结果表明,该方法可以有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征信息,分析效果优于直接快速谱相关方法和小波阈值去噪与快速谱相关结合的方法,为滚动轴承微弱故障特征提取提供一种有效的方法。 展开更多

关键词 快速谱相关 总变差去噪 故障诊断 特征提取

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基于快速谱相关和PSO-SVM的变工况滚动轴承状态识别 被引量：10

8

作者 唐贵基 田甜 庞彬 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期168-174,共7页

滚动轴承故障诊断进入"大数据"时代需要不断发展和完善故障智能识别技术,而已有方法在变工况下的故障识别准确率较低。针对此问题,提出了一种基于快速谱相关和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的变工况滚动轴承状态识别方法。... 滚动轴承故障诊断进入"大数据"时代需要不断发展和完善故障智能识别技术,而已有方法在变工况下的故障识别准确率较低。针对此问题,提出了一种基于快速谱相关和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的变工况滚动轴承状态识别方法。对滚动轴承的振动信号进行快速谱相关,得到快速谱相关谱;在快速谱相关谱中选取4个循环频率,并求其能量均值,得到信号的特征能量矩阵;将它作为特征向量输入PSO-SVM进行训练和测试。试验结果表明:在运用PSO-SVM进行变工况滚动轴承状态识别的过程中,由快速谱相关谱得到的特征能量矩阵能更好地体现滚动轴承在不同工况下的多状态特征,且PSO-SVM的自适应能力强,不需要人为设置参数,具有更高的识别率。 展开更多

关键词 滚动轴承 快速谱相关 PSO-SVM 变工况 状态识别

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基于非局部均值去噪和快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断方法 被引量：9

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作者 万书亭 彭勃 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期76-85,共10页

针对如何从非线性、多分量、强背景噪声的滚动轴承早期故障振动信号中有效提取出微弱故障特征并准确判断故障类型,提出基于非局部均值去噪和快速谱相关的故障诊断方法。首先利用非局部均值去噪算法对原始振动信号进行降噪预处理,提高信... 针对如何从非线性、多分量、强背景噪声的滚动轴承早期故障振动信号中有效提取出微弱故障特征并准确判断故障类型,提出基于非局部均值去噪和快速谱相关的故障诊断方法。首先利用非局部均值去噪算法对原始振动信号进行降噪预处理,提高信号信噪比。然后,对降噪信号进行快速谱相关分析,增强信号中的周期成分,获得快速谱相关谱及其对应的增强包络谱。最后,将增强包络谱中幅值突出的频率成分与故障特征频率进行对比,判定故障类型并实现故障诊断。使用本文提出方法对仿真故障信号、实验故障信号进行分析。研究结果表明:相较于快速谱相关方法、谱峭度结合非局部均值去噪方法以及非局部均值去噪结合经验模态分解方法,本文提出方法可以抑制轴承早期故障振动信号中的背景噪声,有效提取出微弱故障特征,准确判断故障类型,避免出现误诊。 展开更多

关键词 滚动轴承 特征提取 微弱故障诊断 非局部均值去噪 快速谱相关

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快速谱相关引导ACMD的滚动轴承复合故障特征分离方法 被引量：1

10

作者 唐贵基 成彪 +1 位作者 徐振丽 王晓龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期129-137,共9页

以不同故障类型产生的冲击信号周期不同为出发点,提出了一种快速谱相关引导自适应线性调频模态分解的滚动轴承复合故障特征分离方法。首先使用快速谱相关搜寻复合故障信号中潜藏的循环频率成分;然后根据快速谱相关图绘制循环频率沿频率... 以不同故障类型产生的冲击信号周期不同为出发点,提出了一种快速谱相关引导自适应线性调频模态分解的滚动轴承复合故障特征分离方法。首先使用快速谱相关搜寻复合故障信号中潜藏的循环频率成分;然后根据快速谱相关图绘制循环频率沿频率轴的能量分布曲线,提出单一循环频率能量主导准则挑选包含单一故障信息最多而另一故障信息最少的频带范围,从中选取合适的中心频率指引自适应线性调频模态分解对指定频带进行分解;最后对分解信号进行包络分析,根据故障频率判定故障类型。通过分析仿真信号以及外圈6点钟故障和12点钟故障与内圈复合故障试验信号表明,该方法可以实现复合故障特征的分离。 展开更多

关键词 滚动轴承 快速谱相关 自适应线性调频模态分解 复合故障

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扩频码快速捕获的瞬时相关谱估计法

11

作者 程翥 王壮 +1 位作者 皇甫堪 庄钊文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期1385-1390,共6页

该文提出了一种低信噪比大多普勒频移条件下扩频码快速捕获的方法,该方法依据回波信号与本地扩频码瞬时相关谱上的显著峰值的存在性判决信号的存在性,与前人的方法相比,该方法在简化了系统复杂性的同时保持了并行多通道最优接收机的性能。

关键词 扩频码 快速捕获 瞬时相关 谱估计法 傅氏变换法 扩频系统

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基于VMD与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断 被引量：19

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作者 刘泽锐 邢济收 +2 位作者 王红军 韩凤霞 谷丰收 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期73-79,共7页

针对滚动轴承故障信号易受环境噪声干扰,故障特征信息获取相对困难的问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与快速谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法。首先将轴承信号分解为若干个固有模态分量(IMF),然后利用最大相关峭度解卷积算法对各阶... 针对滚动轴承故障信号易受环境噪声干扰,故障特征信息获取相对困难的问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与快速谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法。首先将轴承信号分解为若干个固有模态分量(IMF),然后利用最大相关峭度解卷积算法对各阶模态分量进行计算,选取相关峭度值相对较大的几个IMF分量作为故障信息最突出的研究对象,并对其进行快速谱峭度分析;最后根据快速谱峭度图结果设置滤波频率,对滤波信号进行平方包络谱分析得到轴承的故障特征信息。通过公开数据和实验分析表明了该方法可以成功诊断轴承故障。 展开更多

关键词 VMD 最大相关峭度解卷积算法 相关峭度 快速谱峭度 故障诊断

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变分模态分解与谱峭度法在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：10

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作者 徐甜甜 孙文磊 +1 位作者 王宏伟 余梦 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第6期873-878,共6页

针对齿轮箱故障信号为多分量非平稳非线性的振动信号、故障特征提取困难等问题,提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度法的齿轮箱故障特征诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,根据相关系数法选取相关系数最大的分量作为最... 针对齿轮箱故障信号为多分量非平稳非线性的振动信号、故障特征提取困难等问题,提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度法的齿轮箱故障特征诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,根据相关系数法选取相关系数最大的分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波,突出故障的冲击成分,最后通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法成功地诊断出了齿轮箱齿轮的故障。 展开更多

关键词 变分模态分解 快速谱峭度法 齿轮 包络解调 故障诊断

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基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障诊断 被引量：2

14

作者 代绍铖 郭瑜 +1 位作者 陈鑫 林云 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期55-61,共7页

针对优化特征改进包络谱(IESFO)存在早期故障弱特征提取能力较弱和对频率分辨率要求较高的不足,提出了基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障特征提取方法。首先使用IESFO算法选取优化解调频带并进行带通滤波;然后对滤波后信号使用多点优化... 针对优化特征改进包络谱(IESFO)存在早期故障弱特征提取能力较弱和对频率分辨率要求较高的不足,提出了基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障特征提取方法。首先使用IESFO算法选取优化解调频带并进行带通滤波;然后对滤波后信号使用多点优化最小熵反褶积(MOMEDA)算法增强信号中轴承故障产生的冲击;最后进行包络分析。基于实测信号的研究结果表明,和现有方法相比,本方法在轴承性能退化过程中可以提前提取到轴承早期故障信息,且可用于提取滚动轴承复合故障信息。 展开更多

关键词 快速谱相干 优化特征改进包络谱 冲击增强 多点优化最小熵反褶积 滚动轴承

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改进EWT降噪与快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断 被引量：7

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作者 朱朋 裴雪武 周祖清 《机床与液压》 北大核心 2022年第18期158-164,共7页

针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱,难以识别的问题,提出一种改进经验小波变换(EWT)降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大,存在划分不合理的问题,提出极... 针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱,难以识别的问题,提出一种改进经验小波变换(EWT)降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大,存在划分不合理的问题,提出极大值包络处理的划分方式;采用改进的EWT进行自适应信号分解,获得不同的固有模态分量,采用峭度准则筛选出有用模态分量,并进行重构得到降噪后的信号;为增强早期故障信号中的故障冲击周期成分,对降噪后的信号采用快速谱相关(Fast-SC)进行分析,获得平方增强包络谱;对平方包络谱中幅值突出的成分与故障频率进行对比分析,实现早期故障诊断。结果表明:与快速谱分析、改进EWT降噪结合快速谱峭度图相比,所提方法能有效增强早期故障特征频率,实现早期故障的准确诊断。 展开更多

关键词 经验小波变换 快速谱相关 滚动轴承 早期故障诊断

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基于多通道循环平稳特征融合的智能诊断方法 被引量：1

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作者 宋晓庆 张永鑫 《机床与液压》 北大核心 2023年第16期222-228,共7页

同一监测点的多源通道信号可以为精准故障诊断提供更全面的特征信息,然而多源特征的有效融合仍然具有挑战性。为解决此问题,耦合隐马尔科夫(CHMM)被用来有效融合双通道信息的循环平稳特征,即用快速谱相关(FSC)提取特征,从而为提高滚动... 同一监测点的多源通道信号可以为精准故障诊断提供更全面的特征信息,然而多源特征的有效融合仍然具有挑战性。为解决此问题,耦合隐马尔科夫(CHMM)被用来有效融合双通道信息的循环平稳特征,即用快速谱相关(FSC)提取特征,从而为提高滚动轴承智能诊断正确率提供有效多源融合特征向量支撑。FSC分析方法用于滚动轴承同源双通道振动信号的特征提取;参数优化选取后的CHMM对双通道同源特征进行融合,实现滚动轴承的智能诊断。通过滚动轴承常规故障实验和全寿命加速疲劳实验,验证了所述方法不仅能用于滚动轴承故障的智能分类,而且还能用于滚动轴承的有效性能退化评估。此外,通过对比研究验证了所述方法的优越性。 展开更多

关键词 耦合隐马尔科夫 循环平稳 多源特征 快速谱相关 智能诊断

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